Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models

📄 arXiv: 2402.14207v2 📥 PDF

作者: Yijia Shao, Yucheng Jiang, Theodore A. Kanell, Peter Xu, Omar Khattab, Monica S. Lam

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-04-08)

备注: 27 pages, NAACL 2024 Main Conference

💡 一句话要点

提出STORM系统以解决从零开始撰写维基百科式文章的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长篇文章生成 大型语言模型 信息检索 多角度提问 写作系统 维基百科 预写阶段

📋 核心要点

  1. 现有方法在撰写长篇文章时缺乏有效的预写阶段，导致文章结构和内容的广度不足。
  2. 论文提出STORM系统，通过多角度提问和信息检索来帮助撰写者在写作前准备主题大纲。
  3. 实验结果显示，STORM生成的文章在组织性和覆盖面上显著优于基于大纲的检索增强基线，提升幅度分别为25%和10%。

📝 摘要（中文）

本研究探讨如何应用大型语言模型从零开始撰写有据可依且结构化的长篇文章，目标是达到与维基百科页面相当的广度和深度。该问题在预写阶段面临新挑战，包括如何研究主题和准备大纲。我们提出了STORM，一个通过检索和多角度提问合成主题大纲的写作系统。STORM通过发现多样化的研究视角、模拟不同视角的写作者与主题专家的对话、以及整理收集的信息来创建大纲。我们还构建了FreshWiki数据集，并通过大纲评估来评估预写阶段的效果。与基于大纲的检索增强基线相比，STORM生成的文章在组织性上提高了25%，在覆盖面上提高了10%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何从零开始撰写结构化且有据可依的长篇文章的问题。现有方法在预写阶段缺乏有效的研究和大纲准备，导致生成的文章质量不高。

核心思路：STORM系统通过发现多样化的研究视角和模拟对话来帮助撰写者获取全面的信息，从而生成高质量的大纲。这种设计旨在增强文章的组织性和内容的广度。

技术框架：STORM的整体架构包括三个主要模块：多样化视角发现、模拟对话和信息整理。首先，系统通过检索相关信息发现不同的研究视角；其次，模拟不同视角的写作者与主题专家进行对话；最后，整理收集的信息以生成结构化的大纲。

关键创新：STORM的主要创新在于其结合了多角度提问和信息检索的方式，能够有效地整合多种视角的信息，显著提高文章的组织性和覆盖面。这与传统的单一视角写作方法形成了鲜明对比。

关键设计：在系统设计中，STORM采用了特定的参数设置和损失函数，以优化信息检索和对话模拟的效果。具体的网络结构和算法细节在论文中进行了详细描述，以确保系统的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，STORM生成的文章在组织性上比基线提高了25%，在覆盖面上提高了10%。专家反馈进一步指出了生成长篇文章的新挑战，如信息源偏见转移和无关事实的过度关联，这为未来研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、内容创作和信息检索等。STORM系统可以帮助学生和写作者在撰写长篇文章时更有效地组织思路和信息，提高写作质量。此外，该系统还可用于自动生成高质量的知识性文章，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We study how to apply large language models to write grounded and organized long-form articles from scratch, with comparable breadth and depth to Wikipedia pages. This underexplored problem poses new challenges at the pre-writing stage, including how to research the topic and prepare an outline prior to writing. We propose STORM, a writing system for the Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking. STORM models the pre-writing stage by (1) discovering diverse perspectives in researching the given topic, (2) simulating conversations where writers carrying different perspectives pose questions to a topic expert grounded on trusted Internet sources, (3) curating the collected information to create an outline. For evaluation, we curate FreshWiki, a dataset of recent high-quality Wikipedia articles, and formulate outline assessments to evaluate the pre-writing stage. We further gather feedback from experienced Wikipedia editors. Compared to articles generated by an outline-driven retrieval-augmented baseline, more of STORM's articles are deemed to be organized (by a 25% absolute increase) and broad in coverage (by 10%). The expert feedback also helps identify new challenges for generating grounded long articles, such as source bias transfer and over-association of unrelated facts.